目标NAC

NAC 神经元自动分类 用于自动分类生物神经信号的工具。 目录 描述 几个研究小组使用共同的实验测量和参数收集了两个不同神经元群体的电生理数据。 该项目的目标是找到一种方法，以最佳的预测率对这些数据中的神经元进行自动分类。 该替代方案将具有诸如避免使用转基因动物的优点。 提供给每个神经元类别（1或2）的学生一个数据集。 理想情况下，可以设想使用Caret库和R软件但也可以使用Python语言和Scikit-Learn库来监督学习的方法。 可以考虑任何其他解决方案，并且可以与学生小组讨论。 用

网络即代码。 NaC模型。 总览 该存储库包含学生项目的源文件。 您可以从以下链接中阅读项目简介： : 该项目的目标是利用自动化方法作为主要工具，以自我教育和提高计算机网络领域的实践技能为目标。 您可以使用此仓库作为示例来玩和学习网络自动化。 经测试的网络操作系统：Cisco IOS（IOSv，IOSvL2），Cisco vASA（9.x），JunOS（vSRX 17.3R1）和VyOS（1.1.8）。 项目文件表 1.1-文件夹包含常见的[Ansible剧本]，可用于开发/测试/